wpzy.net
当前位置:首页 >> mAtlAB 画sigmoiD函数 >>

mAtlAB 画sigmoiD函数

P神经网络,BP即Back Propagation的缩写,也就是反向传播的意思,顾名思义,将什么反向传播?文中将会解答。不仅如此,关于隐层的含义文中也会给出个人的理解。最后会用Java实现的BP分类器作为其应用以加深印象。 很多初学者刚接触神经网络的时...

参考代码: );c = [1/1.6e4 -0.4e4 1e-5 -1.25e6];c = lsqcurvefit(f,c,x,y);num2str(c) plot(x,y,'ro',x,f(c,x),'.-') 拟合结果(依次为abcd): 6.3964932298e-005 -4040.2074568 1.4316534415e-005 -1229529.3708 图中,红色为原始数据,蓝色...

题目非常简单,只是不知道为什么前段时间没有看到这个题。 x=0:100;u11=1./(1+exp(-0.5*(x-68.5)));u21=exp(-1/2*((x-55.7)/6).^2);u22=exp(-1/2*((x-38)/10).^2);u12=1./(1+exp(0.5*(x-22.5)));plot(x,[u11;u12;u21;u22],'k')grid on

损失函数画图 Hinge loss function: H(z)=max(0,1−z) ψ-learning loss function: ϕs(z)={sz01−z0≤z≤11−sz>1 %plot loss function %define the loss function H = @(z)max(0,1-z) ; %Hinge loss function P = @(z)(2*(z=...

由于各个网络层的作用的不同,选择的激活函数的不同结果将会有恒大的区别 所以要注意 输出层一般采用 logsig purelin 隐含层采用 tansig logsig 同时要注意设置其他属性如最小梯度min_grad 等等

我复制的,感觉非常详细能解决您的问题。 matlab 中“newff” 函数的使用方法技巧|和各参数的意义 先来一个简单的源程序让大家练习一下: % Here input P and targets T define a simple function which % we can plot: p = [0 1 2 3 4 5 6 7 8];...

关于神经网络(matlab)归一化方法的整理 matlab中的归一化处理有三种方法: 1. premnmx、postmnmx、tramnmx 2. restd、poststd、trastd 3. 自己编程 具体用那种方法就和你的具体问题有关了 归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化...

输出层的激活函数只需要选择为非负的Sigmoid函数: f(x)=0.5*(1+tanh(x))=exp(x)./(exp(x)+exp(-x))既可!

matlab 从2008版开始就对代码的语法结构进行了很大的改动。在2010版本里面已经不再主张使用这种初始化神经网络的方法了。 简单的做法是net = newff(Input, Target, StructuralArray, TrasnferFcns); 你上面的这个代码改成这样 net_1 = newff(P,...

一、为什么归一化 1. 基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图 像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击, 它能够找出图像中的那些不变量, 从...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.wpzy.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com